換向器是電機核心部件,因此,在換向器生產(chǎn)過程中,質(zhì)量檢測是關鍵工序。目前換向器在許多生產(chǎn)線以人工檢測為主,隨著勞動力成本增加和人工檢測具有檢測標準不一、檢測效率低以及檢測質(zhì)量無法保證等不足。因此,運用機器視覺技術開發(fā)自動化的換向器檢測生產(chǎn)線是必然趨勢。換向器是一種立體的圓柱形產(chǎn)品,其金屬表面缺陷主要是隱藏在換向器側面氧化表面下的污漬、劃痕和碰傷。為了解決換向器氧化表面下缺陷檢測的難題,本文提出一種基于分數(shù)域換向器金屬氧化表面缺陷檢測的新方法。主要完成工作如下:1.針對圓柱體形狀的換向器側面圖像采集工作,本文采用線陣相機和同軸線光源相結合的方式,利用PLC控制電機做勻速旋轉運動,同時相機掃描勻速旋轉中的換向器側面,得到一幅二維換向器側面圖像。2.而對換向器側面待檢測區(qū)域的提取和分割。首先,使用中值濾波消除采集圖像采集中產(chǎn)生的噪聲。然后采用圖像分割方法得到側面金屬區(qū)域。最后使用邊緣擬合,對側面待檢測區(qū)域進一步作精確提取,完全消除不感興趣區(qū)域干擾。3.針對換向器金屬表面氧化背景干擾,提出基于分數(shù)階傅里葉變換的分數(shù)域分析方法。先利用分數(shù)傅里葉變換將圖像由空間域轉換至分數(shù)階域,在分數(shù)階域中不同的... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

換向器樣品Fig.1-1CommutatorSample

廣東工業(yè)大學碩士學位論文293233276622806040輸出窗口36 30 9026 27 90輸入窗口366852535720634226283620、22、26、26、27、27、28、29、30、32、33、36、36、40、42、52、53、57、60、63、66、68、80、90、90圖 3-3 中值濾波算法實現(xiàn)Fig.3-3 Implementation of median filtering algorithm中值濾波對于一些常見隨機噪聲具有非常完美降噪能力，和其他相似的濾波器相比較而言，對于圖像的模糊更小。采用5 5和15 1 5窗口尺寸對 3-4（原始圖像進行中值濾波操作，其效果如圖 3-5 和 3-6 所示：

輸出窗口輸入窗口圖 3-3 中值濾波算法實現(xiàn)Fig.3-3 Implementation of median filtering algorithm中值濾波對于一些常見隨機噪聲具有非常完美降噪能力，和其他相似的濾波比較而言，對于圖像的模糊更小。采用5 5和15 1 5窗口尺寸對 3-4（原始圖像行中值濾波操作，其效果如圖 3-5 和 3-6 所示：圖 3-4 原圖像Fig. 3-4 Original Image


本文編號：3122506